Sau khi hồi quy mô hình FEM, REM cho hai biến phụ thuộc ROA và ROE, tác giả thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay REM là phù hợp hơn cho mô hình nghiên cứu.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Hausman cho biến phụ thuộc ROA
Kết quả cho thấy giá trị Prob = 0.001 < 0.05, điều này có nghĩa tác động đặc trưng có tương quan với biến giải thích trong mô hình nên mô hình FEM là phù hợp hơn để ước lượng biến phụ thuộc ROA và tác giả sử dụng kết quả từ mô hình FEM để phân tích.
Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định �2 là 0.3535. Kết quả này hàm ý là các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 35.35% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROA.
P> cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc ROA. Trong đó, biến LDR, SPREAD có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, biến SIZE, LAR có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và các biến GDP, CPI không có ý nghĩa thống kê.
Coef là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc ROA.
Kết quả cho thấy giá trị Prob = 0.0033 < 0.05, điều này có nghĩa tác động đặc trưng có tương quan với biến giải thích trong mô hình nên mô hình FEM là phù hợp hơn để ước lượng biến phụ thuộc ROE và tác giả sử dụng kết quả từ mô hình FEM để phân tích.
Kết quả hồi quy tuyến tính có hệ số xác định �2 là 0.2628. Kết quả này hàm ý là các biến độc lập đã đưa vào mô hình giải thích được 26,28% sự thay đổi của biến phụ thuộc ROE.
P> cho biết ý nghĩa thống kê của biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc ROA. Trong đó, biến LDR, SPREAD có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, các biến SIZE, LAR, GDP, CPI không có ý nghĩa thống kê.
Coef là hệ số tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc ROE.
Bảng 4.8. Kết quả kiểm định Wald cho biến phụ thuộc ROA
Kết quả cho thấy Prob = 0.0000 < 0.05, do đó bác bỏ Ho, nghĩa là mô hình FEM với biến phụ thuộc là ROA có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.9. Kết quả kiểm định Wald cho biến phụ thuộc ROE
Kết quả cho thấy Prob = 0.0000 < 0.05, do đó bác bỏ Ho, nghĩa là mô hình FEM với biến phụ thuộc là ROE có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan chuỗi cho biến phụ thuộc ROA
Kết quả cho thấy Prob = 0.0047 < 0.05, do đó bác bỏ Ho, nghĩa là mô hình có hiện tượng tự tương quan chuỗi.
Bảng 4.11. Kết quả kiểm định tự tƣơng quan chuỗi cho biến phụ thuộc ROE
Kết quả cho thấy Prob = 0.0960 > 0.05, do đó chấp nhận Ho, nghĩa là mô hình không có hiện tượng tự tương quan. Đây là điều mong muốn của kiểm định này.
Bảng 4.13. Ma trận tƣơng quan giữa ROE và các biến trong mô hình
Cooper & Schindler (2009) cho rằng “Một hệ số tương quan trên 0.8 giữa các biến giải thích nên được sửa chửa vì đó là dấu hiệu cho vấn đề đa cộng tuyến của mô hình”.
Bảng 4.12 và bảng 4.13 cho thấy hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.8, mối quan hệ giữa các biến đều ở mức cho phép, bên cạnh đó, bảng 4.12 có VIF < 10, có nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả của mô hình.
4.2.6. Hồi quy bình phƣơng tối thiểu tổng quát khả thi FGLS
Như vậy, sau khi tiến hành các kiểm định, kết quả cho thấy dữ liệu nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên vẫn tồn tại hiện tượng tự tương quan chuỗi và phương sai sai số nhỏ nhất đối với biến phụ thuộc ROA, và hiện tượng phương sai sai số thay đổi đối với biến phụ thuộc ROE. Vì vậy, để khắc phục được các khuyết tật của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy FGLS, những nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp này là: của Phan Thanh Hiệp (2016), của Phạm Hoàng Ân và Nguyễn Thị Ngọc Hương (2013), của Lamia Jamel & Sihem Mansour (2018).
Bảng 4.15. Kết quả hồi quy FGLS cho biến phụ thuộc ROA
Kết quả hồi quy cho thấy ROA chịu sự tác động của các biến LDR, SPREAD, GDP ở mức ý nghĩa 1% với mức tác động lần lượt là 0.0094, 0.2334, -0.1270 và biến CPI ở mức ý nghĩa 10% với mức độ tác động là 0.0107
Bảng 4.16. - Kết quả hồi quy FGLS cho biến phụ thuộc ROE
Kết quả hồi quy cho thấy ROE chịu sự tác động của các biến SIZE, LDR, SPREAD, CPI ở mức ý nghĩa 1% với mức độ tác động lần lượt là 0.0310, 0.7472, 2.3915, 0.3594 và biến GDP ở mức ý nghĩa 5% với mức độ tác động là -1.0965.
4.3. Thảo luận kết quả
Vì kết quả ước lượng theo phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát khả thi FGLS là kết quả sau khi đã khắc phục các hiện tượng khuyết tật của mô hình nên tác giả quyết định dựa trên kết quả ước lượng của mô hình này để phân tích thay vì sử dụng kết quả của mô hình FEM.
Mô hình nghiên cứu đối với hai biến phụ thuộc ROA và ROE của tác giả có những kết quả đáng chú ý sau:
*Đối với cả hai mô hình có biến phụ thuộc ROA, ROE: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng LDR tác động cùng chiều đến ROA và mức độ tác động là 0.0094, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, LDR tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROA tăng thêm 0.0094 đơn vị. Tương tự, LDR tác động cùng chiều đến ROE với mức tác động là 0.0747, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, LDR tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROE tăng thêm 0.0747 đơn vị. Chiều hướng tác động này cũng đã được tìm thấy ở kết quả nghiên cứu của Bùi Nguyên Khá (2016), của Islam & Nishiyama (2016).
Chênh lệch lãi suất bình quân SPREAD tác động cùng chiều đến ROA với mức tác động là 0.2334, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, SPREAD tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROA tăng thêm 0.2334 đơn vị. Tương tự, chênh lệch lãi suất bình quân SPREAD tác động cùng chiều đến ROE với mức độ tác động là 2.3915, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, SPREAD tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROE tăng thêm 2.3915 đơn vị. Kết quả nghiên cứu này cũng đã được tìm thấy ở nghiên cứu của Kosak & Cok (2008), Muhammad Ayub Siddiqui (2011).
Tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều với ROA và mức độ tác động là -0.1270, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, GDP tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROA giảm đi 0.1270 đơn vị. Tương tự như ROA, trái với kì vọng ban đầu, tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều với ROE và mức độ tác động là -1.0965, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, GDP tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROE giảm đi 1.0965 đơn vị. Đối với kết quả nhận được, tác giả có thể giải thích như sau trong cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2008, ngành ngân hàng là một trong những ngành ảnh hưởng nặng nề nhất. Hai năm tiếp theo là 2009 – 2010, các ngân hàng đều cố gắng để phục hồi, tuy vậy là không đủ để nền kinh tế nói chung và ngành ngân hàng nói riêng có thể duy trì sự ổn định. Điều đó minh chứng thông qua bảng phụ lục 1 ở phụ lục khi chỉ số ROA, ROE ở hầu hết các ngân hàng giảm. Tình hình từ năm 2011 đến năm 2014 cũng diễn ra tương tự khi chỉ số ROA, ROE của phần
lớn các ngân hàng có xu hướng giảm dần. Các vụ án ngân hàng gần đây như vụ Hà Văn Thắm, Phạm Công Danh hay Huyền Như đều diễn ra trong giai đoạn này. Điều này khiến cho tỉ lệ nợ xấu của các ngân hàng lớn tăng cao, làm giảm nguồn thu đến từ tín dụng. Tuy nhiên, từ năm 2015 đến 2018, chỉ số ROA, ROE của phần lớn các ngân hàng đã có dấu hiệu tăng lên. Trong giai đoạn này, các ngân hàng thực hiện cải tổ bộ máy quản trị, triển khai các hệ thống sản phẩm cho vay mới, tuy siết chặt hơn quy trình cho vay nhưng việc được nới lỏng room tín dụng đã đem lại nguồn thu nhiều hơn cho các NHTM được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Sau cùng, tác giả kết luận rằng cuộc khủng hoảng tài chính 2008 đã ảnh hưởng đáng kể đến hệ thống ngân hàng, nhưng sự cố gắng cải thiện, nâng cao mức độ dịch vụ đã đem lại sự biến chuyển về tỉ suất sinh lời trên tổng tài sản của các NHTM trong 3 năm trở lại đây. Nghiên cứu Sufian và Chong (2008), của Islam và Nishiyama (2016) cũng cho kết quả tương tự.
Tỷ lệ lạm phát CPI tác động cùng chiều đến ROA với mức tác động là 0.079, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, CPI tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROA tăng thêm 0.079 đơn vị. Tương tự, tỷ lệ lạm phát CPI tác động cùng chiều đến ROE với mức tác động là 0.3594, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, CPI tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROE tăng thêm 0.3594 đơn vị. Kết quả này trái với kỳ vọng ban đầu của tác giả, điều này có thể được giải thích là trong giai đoạn nghiên cứu, lạm phát tăng cao kéo dài, các nhà quản trị ngân hàng có thể dự đoán trước được tương đối chính xác tình hình lạm phát để có thể điều chỉnh mức lãi suất phù hợp, điều này có khả năng làm tăng doanh thu nhanh hơn chi phí, làm tăng lợi nhuận, tăng khả năng sinh lời dẫn đến tăng hiệu quả hoạt động của NHTM. Kết quả nghiên cứu này tương tự như kết quả nghiên cứu của Sufian & Habibullah (2010), của Nguyễn Phạm Nhã Trúc và Nguyễn Phạm Thiên Thanh (2015).
Tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản LAR không có ý nghĩa thống kê ở cả hai mô hình, điều đó có nghĩa là hiệu quả hoạt động nhờ tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản không được tìm thấy trong nghiên cứu này. Từ bộ dữ liệu tác giả thu thập
được có thể thấy rằng trong giai đoạn nghiên cứu khoản mục cho vay khách hàng và tổng tài sản của các NHTMCP Việt Nam được đưa vào nghiên cứu có xu hướng tăng qua các năm, thậm chí còn tăng mạnh, trong khi đó, chỉ số ROA và ROE của các NHTMCP Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu là thấp và phần lớn có xu hướng giảm, do đó, tình trạng hiệu quả hoạt động của các NHTMCP Việt Nam không theo kịp tốc độ tăng của tỷ lệ dư nợ cho vay trên tổng tài sản có thể là nguyên nhân dẫn đến kết quả trên. Trong nghiên cứu của Said & Tumin (2011) về hiệu quả hoạt động NHTM tại Malaysia và Trung Quốc cũng cho thấy LAR không có mối quan hệ với hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
*Đối với mô hình có biến phụ thuộc ROE:
Ngoài những yếu tố tác động được nói đến ở phần trên, kết quả nghiên cứu còn cho thấy quy mô ngân hàng SIZE tác động cùng chiều đến ROE với mức độ tác động là 0.0310, nghĩa là trong khi các yếu tố khác không đổi, SIZE tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm ROE tăng thêm 0.0310 đơn vị. Kết quả nghiên cứu này cũng tương tự như kết quả nghiên cứu của Gul và cộng sự (2010).
KẾT LUẬN CHƢƠNG 4
Chương 4 trình bày các ước lượng mô hình hồi quy FEM, REM, FGLS cùng các kiểm định nhằm tìm ra tác động của các yếu tố đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Kết quả thu được cho thấy các yếu tố tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi khách hàng LDR, chênh lệch lãi suất bình quân SPREAD, tỷ lệ lạm phát CPI có tác động cùng chiều với ROA, ROE, trong khi đó, tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều với ROA, ROE. Bên cạnh đó, yếu tố quy mô ngân hàng SIZE có tác động cùng chiều với ROE. Chương tiếp theo sẽ đưa ra kết luận và một số kiến nghị phù hợp với kết quả nghiên cứu được.
CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1. Kết luận
Thông qua việc thực hiện mô hình hồi quy dữ liệu có được từ 20 NHTM Việt Nam trong giai đoạn 2009 – 2018, tác giả nhận được kết quả rằng: các yếu tố chênh lệch lãi suất bình quân, tỷ lệ dư nợ trên tiền gửi khách hàng, tỷ lệ lạm phát tác động cùng chiều với ROA và ROE, còn tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều đến ROA và ROE. Bên cạnh đó, yếu tố quy mô ngân hàng tác động cùng chiều đến ROE. Kết quả hồi quy dữ liệu bảng thu được là:
ROA= 0.0078 + 0.0094*LDR + 0.2334*SPREAD - 0.1270*GDP + 0.0107*CPI ROE= -0.5299 + 0.0310*SIZE + 0.0747*LDR + 2.3915*SPREAD – 1.0965*GDP + 0.3594*CPI.
Nhìn chung, phần lớn kết quả nghiên cứu đúng với kỳ vọng, điều này góp phần củng cố, cập nhật các kết quả trước về sự tác động của các yếu tố bên trong và bên ngoài đến hiệu quả hoạt động của NHTM.
5.2. Một số khuyến nghị
Dựa vào kết quả nghiên cứu định lượng, tác giả xin đưa ra một số kiến nghị giúp các NHTM Việt Nam tăng cường hiệu quả hoạt động kinh doanh như sau:
5.2.1. Đối với NHTM
*Quy mô ngân hàng SIZE
Để tăng quy mô ngân hàng có thể tăng nguồn tiền gửi khách hàng, đặc biệt là của khách hàng cá nhân vì nguồn tiền này được gửi với mục đích chủ yếu là tiết kiệm, nên đây được đánh giá là nguồn tiền ổn định và an toàn. Việc huy động được nhiều tiền gửi hơn, ngân hàng sẽ có khả năng cho vay nhiều hơn, từ đó giúp gia tăng lợi nhuận cho ngân hàng từ việc cho vay.
Ngân hàng cũng có thể huy động vốn thông qua phát hành giấy tờ có giá: chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu, … Khi cần huy động vốn kịp thời, NHTM có thể phát hành
giấy tờ có giá với mức lãi suất hấp dẫn hơn so với các loại nghiệp vụ huy động khác, mức lãi được trả do thỏa thuận giữa NHTM đó và khách hàng hoặc được ấn định ở mức độ mà người gửi có thể chấp nhận, đồng thời đảm bảo hiệu quả hoạt động cho ngân hàng.
*Tỷ lệ dƣ nợ cho vay trên tiền gửi khách hàng LDR
Ngoài vốn huy động trên thị trường 1 (huy động tiết kiệm), ngân hàng có thể tăng tỷ lệ LDR bằng cách huy động vốn trực tiếp từ các tổ chức tài chính nước ngoài thông qua chương trình tín dụng, mở L/C. Những nguồn vốn này ngân hàng có thể kiểm soát được đầu vào và thường ổn định nên nếu chỉ số LDR cao vẫn có thể đảm bảo được thanh khoản cho ngân hàng. Theo quy định tại Thông tư 22/2019/TT-NHNN mới nhất từ NHNN, tỷ lệ LDR tối đa ở mức 85%.
Về dài hạn, NHTM cần chú ý tập trung đa dạng hóa các sản phẩm dịch vụ nhằm tìm nguồn lợi nhuận ổn định và bền vững cho ngân hàng. Bên cạnh đó, việc xử lý tốt nợ xấu và nâng cao chất lượng tín dụng cũng là điều mà NHTM nên quan tâm để đảm bảo tính thanh khoản cho ngân hàng.
*Chênh lệch lãi suất bình quân SPREAD
Mặc dù kết quả mô hình cho thấy chênh lệch lãi suất bình quân tăng thì làm tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng, nhưng trên thực tế NHNN luôn xem xét đến việc giảm lãi suất và nhiều chuyên gia phân tích chuyên ngành ngân hàng cũng bàn